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课时01
01Langchain是什么
13分16秒
课时02
02Langchain的核心
8分32秒
课时03
03Langchain的底层原理
7分32秒
课时04
04Langchain的环境和监控
14分3秒
课时05
05采用Langtain调用LLM
16分6秒
课时06
06Langchain的提示模板
8分46秒
课时07
07部署你的langchain程序
12分54秒
课时08
08LangChain构建聊天机器人
17分57秒
课时09
09流式输出的处理
8分55秒
课时10
10构建文档和向量空间
19分8秒
课时11
11检索器和模型结合
10分39秒
课时12
12Tavily搜索工具
16分54秒
课时13
13Agent代理的使用
16分21秒
课时14
14构建RAG对话应用(一)
25分38秒
课时15
15构建RAG问答应用(二)
20分6秒
课时16
16构建RAG问答应用(三)
29分7秒
课时17
17Langchain读取数据库
16分55秒
课时18
18Langchain和数据库整合
24分35秒
课时19
19Agent整合数据库
17分37秒
课时20
20爬取Youtube字幕并构建向量数据库
22分18秒
课时21
21执行代码并保存向量数据库
5分6秒
课时22
22加载向量数据库并测试 (2)
10分23秒
课时23
23定义数据模型得到检索指令
13分30秒
课时24
24根据检索条件去执行
12分1秒
课时25
25提取和输出结构化数据
14分17秒
课时26
26提取多个对象
7分46秒
课时27
27生成一些文本数据
13分27秒
课时28
28生成结构化的数据(一)
15分59秒
课时29
29生成结构化的数据(二)
10分49秒
课时30
30实现文本分类(一)
19分40秒
课时31
31实现文本分类(二)
7分37秒
课时32
32文本自动摘要的三种方式
10分8秒
课时33
33文本自动摘要Stuff方式
17分42秒
课时34
34文本自动摘要MapReduce(一)
16分14秒
课时35
35文本自动摘要MapReduce(二)
20分40秒
课时36
36文本自动摘要Refine方式
11分7秒